Langgraphrag เป็นระบบ Generation-Augmented Generation (RAG) ที่ใช้เทอร์มินัลโดยใช้ Langgraph สถาปัตยกรรมได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการการสืบค้นโดยการกำหนดเส้นทางผ่านชุดของกระบวนการที่เกี่ยวข้องกับการแคชประวัติข้อความการแปลงการสอบถามและการดึงเอกสารจากฐานข้อมูลเวกเตอร์
โครงการแบ่งออกเป็นหลายโมดูลแต่ละรายการรับผิดชอบการทำงานเฉพาะ:
ทำตามขั้นตอนเหล่านี้เพื่อตั้งค่าและเรียกใช้โครงการ:
โคลนที่เก็บ :
git clone https://github.com/ranguy9304/LangGraphRAG.git
cd LangGraphRAGสร้างสภาพแวดล้อมเสมือนจริง :
python3.12 -m venv venv
source venv/bin/activate # On Windows use `venvScriptsactivate`ติดตั้งข้อกำหนด :
pip install -r requirements.txt
choco install wkhtmltopdfกำหนดค่าตัวแปรสภาพแวดล้อม :
cp .env.example .env.env เพื่อเพิ่มคีย์ GPT ของคุณ: OPENAI_API_KEY = your_gpt_key_here URLS = url1,url2GET_WEB_PAGES_TO_PDF เป็นจริงหากดาวน์โหลดเว็บเพจอื่นเท็จ: GET_WEB_PAGES_TO_PDF = False
CONVERT_PDF_TO_MD เป็นจริงหากมี pdf else false แล้ว: CONVERT_PDF_TO_MD = True
INTERMEDIATE_PDF_DIRDATA_DIRเอกสารการตั้งค่า : จากการรันไดเรกทอรีรูท
python modules/processDocs.pyสิ่งนี้ตั้งค่าหน้าเว็บและเอกสาร อย่าลืมแก้ไขพารามิเตอร์การประมวลผลเอกสารใน. ENV ตามความต้องการของคุณ
เรียกใช้โปรแกรมหลัก :
python main.py

อย่าลังเลที่จะแยกที่เก็บและส่งคำขอดึง สำหรับการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่โปรดเปิดปัญหาเพื่อหารือเกี่ยวกับสิ่งที่คุณต้องการเปลี่ยนแปลง
มิกซ์